Como a CTBC se antecipa à decisão dos clientes

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Nos últimos anos, o setor de Telecom viveu um boom, especialmente depois da privatização. Na área de telefonia fixa, novas operadoras surgiram. Do outro lado, a telefonia móvel cresceu exponencialmente, passando de 8 milhões de aparelhos comercializados em 2003 para 81,2 milhões em outubro de 2005, segundo dados da Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel). Hoje são mais de 90 milhões de assinantes. Esse cenário ampliou a concorrência e a luta por market share. A CTBC, operadora do Grupo Algar, com mais de 50 anos de experiência, acelerou para não apenas reter mas conquistar novos clientes. Como aliada, a tecnologia. “Hoje, a cada interação do cliente com a empresa, muitos dados são gerados. A única forma de extrair informação e, conseqüentemente, conhecimento destes depósitos de dados, só mesmo com o uso intensivo da tecnologia”, pondera José Eduardo Ferreira Lopes, analista de Inteligência de Negócios da CTBC.

Com o mapa na mão, a operadora foi no alvo. Precisava de um software capaz de dar respostas objetivas aos questionamentos dos gestores. Entre as mais intrigantes, quais são os clientes potenciais à segunda linha? Quais os possíveis inadimplentes? Que ações tomar para reduzir cancelamentos? O que deve ser modificado na política de recarga? José Eduardo foi atrás de uma solução capaz de prever comportamentos associando dados legados com recentes. Conceitualmente, a análise de dados corporativos é realizada por sistemas de business intelligence. Mas, se elas ajudam a desvendar o presente, não são capazes de fazer previsões. “O intuito era obter análises de forma rápida que apontassem ações a ser tomadas no futuro”, explica. O caminho alternativo foi a adoção de data mining (ou análise preditiva), optando pela SPSS. Antes do data mining, iniciou pela análise estatística, há cerca de um ano.

Na mosca – José Eduardo avalia que os principais benefícios obtidos foram qualidade na informação, capacidade de prever o comportamento dos clientes – facilitando uma ação pró-ativa com usuários críticos – e aumento da produtividade dos analistas de mercado da operadora. “Já, para o cliente, a principal vantagem é o tratamento na medida certa, one-to-one. Ele sempre terá a melhor oferta. Outra vantagem, com ação pró-ativa, é minimizar a necessidade de o cliente entrar em contato, principalmente para reclamar”, justifica. O pacote técnico inclui algoritmos, análise estatística e árvores de decisão escalonáveis que prevêem quais grupos de pessoas estão mais aptos a participar de uma promoção e de adquirir produto ou serviço, por exemplo.

As campanhas de marketing, que antes tinham retorno mediano de 4%, pularam para patamar de dois digitros. “Em uma das primeiras ações desenvolvidas com a utilização do SPSS para compra da segunda linha, conquistamos um retorno de 30% em vendas. Foi um grande sucesso”, pondera José Eduardo. Mas, além de melhorar a qualidade do retorno, a empresa passou, utilizando análise preditiva, a entender comportamentos negativos. O analista lembra que a operadora conseguiu identificar alguns importantes fatores que estariam levando usuários a cancelar a linha fixa e, mais importante, conseguiu reverter. “Uma das variáveis que influenciavam fortemente o cancelamento era a taxa cobrada para mudança de endereço”, explica.

Churn – Para empresas que possuem seus negócios baseados em assinatura, churn – abandono do serviço – é um tema recorrente e preocupante. Mas como evitar? Até então, a companhia ficava sabendo dos motivos de cancelamento apenas quando o abandono já havia sido feito. “A maior dificuldade era morte súbita. O cliente não apresentava nenhum sinal de que iria desistir de algum serviço e, quando íamos ver, já era tarde demais”, resume o analista.

Agora, é possível mapear grupos de potenciais clientes propensos ao abandono – e agir. A CTBC não revela números referentes à diminuição da taxa de churn, mas o executivo garante que o índice diminuiu consideravelmente. “Conseguimos identificar os clientes mais propensos ao cancelamento da assinatura e agir prontamente, oferecendo vantagens para manter nossa base em constante crescimento”, comemora. Além disso, a CTBC conseguiu saber os pontos vulneráveis no modelo de negócios da telefonia móvel. Um deles dizia respeito à falta de subsídios da operadora aos aparelhos celulares de seus clientes.

Behavior score e recarga – A área de inteligência de mercado desenvolveu ainda importantes modelos de risco de inadimplência e que são importantes diferenciais para o negócio, chamados behavior score. “Baseado no comportamento dos clientes, é possível prever qual a probabilidade de um cliente se tornar inadimplente. Com esse modelo, reduzimos de 3% para 1% a taxa de inadimplência. Passamos a não estimular o uso de pessoas pré-dispostas à inadimplência e focamos nos usuários sem esse perfil”, conta José Eduardo.

Com os resultados, o executivo aposta que a empresa deve investir em novos modelos tecnológicos. Atualmente, a CTBC está desenvolvendo um modelo de análise preditiva de recarga para telefonia fixa pré-paga dedicada ao aumentar da rentabilidade do negócio. A solução da SPSS já identificou que o cronograma de bloqueio deve ser revisto. Lopes explica que, ao adquirir um cartão de R$ 25,00, o cliente tem 30 dias para adquirir outro. Caso contrário, o telefone é bloqueado para chamadas. “Percebemos que muitos clientes bloqueados continuam gerando tráfego (ligações a cobrar, recebem chamadas), e que se trata de uma receita considerável. Então, vamos rever o cronograma de cancelamento e oferecer ao cliente cartões adicionais. Não queremos perder o cliente, de forma alguma e em momento algum”, justifica.